论文摘要
传统的基于压缩感知的磁共振(MRI)重建方法处理动态MRI数据时,需要将其向量化,但这种操作会在一定程度破坏数据内部的结构信息,从而有可能会降低重建质量.本文直接面向张量数据,建立了动态MRI重建的张量稀疏加低秩模型框架,并设计了一个基于交替方向乘子法(ADMM)的求解算法.实验结果表明,本文提出的模型和算法是有效的.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 周根娇,黄进红
关键词: 重建,张量,低秩,稀疏,算法
来源: 赣南师范大学学报 2019年06期
年度: 2019
分类: 社会科学Ⅱ辑,基础科学,信息科技
专业: 物理学,计算机软件及计算机应用
单位: 赣南师范大学科技学院,赣南师范大学数学与计算机科学学院
基金: 国家自然科学基金项目(61502107),江西省自然科学基金项目(20192BAB205086)
分类号: TP391.41;O482.531
DOI: 10.13698/j.cnki.cn36-1346/c.2019.06.002
页码: 7-10
总页数: 4
文件大小: 1177K
下载量: 40
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